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证据记录

Claude Opus 4.5 (Claude Code)

PostTrainBench and OpenAI PostTrainBench Lite · 证据记录

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原始来源图表与材料

原文报告结果

原文顺序 · 原文配置

加权平均性能

0–100
Claude Opus 4.5 (Claude Code)
17.1
显示 1 / 1 个系统

数值描述原文协议下的测量结果,不是综合安全评分。

表 1 的加权平均性能。原生 CLI 前沿智能体为三次独立运行,± 为一个标准差;其他配置为单次运行。 未单独注明评测日期;下表保留发表或记录日期。

评测条件与系统配置
Claude Opus 4.5 (Claude Code)
见原文协议;不推断独立试验数量。 · Table 1 · PostTrainBench and OpenAI PostTrainBench Lite
modelVersion: 未注明 · harness: 未注明 · tools: 未注明 · budget: 未注明
原文报告结果 · 原文顺序
系统 / 配置加权平均性能发表 / 核验日期
Claude Opus 4.5 (Claude Code)未注明 Harness17.1±4.5 (one standard deviation)来源核验2026-10-25

方法与范围

评测智能体能否在固定计算预算内,通过后训练改进基础模型。

证据类型
可复用基准
评测对象
原任务配置下的模型或智能体系统
主观测维度
Capability · 任务能力
证据快照
2026-10-29.1

主维度依据原协议的任务结果确定。主题关联见研究档案,不推断尚未审阅的问题级关联。

来源结论

原文 Table 1 报告的 Claude Opus 4.5 (Claude Code) 测量结果;数值为转录,未独立复现实验。

适用限制

定向基准提升、测试污染与未经授权的捷径需要分别核查。

保留原文的配置、任务和聚合方式差异,并按原文顺序展示。转录不等于独立复现,不支持跨协议排名。

相关研究问题

参考文献

数值结果由所引研究的作者报告。

  1. [1] Ben Rank ∗, Hardik Bhatnagar ∗ 等. PostTrainBench: Can LLM Agents Automate LLM Post-Training?. 2026-03-09. v2 [arXiv]; Author affiliations on the original paper title page; Table 1